Comparativa del Rendimiento de GPUs para Modelos de Lenguaje Grandes

TOPS (Tera Operaciones Por Segundo) y FLOPS (Operaciones de Punto Flotante Por Segundo) son dos métricas importantes para caracterizar el rendimiento de las GPU, pero se relacionan con diferentes tipos de operaciones computacionales, especialmente al ejecutar y entrenar LLM (Modelos de Lenguaje Grandes).

TOPS (Tera Operaciones Por Segundo)

• TOPS generalmente mide el rendimiento de las operaciones con enteros (INT8, INT16, INT32, etc.).
• Se utiliza típicamente para aceleradores de IA (por ejemplo, Tensor Cores, NPUs, TPUs) porque la inferencia (generación de salida, predicción) de LLM a menudo emplea operaciones de punto fijo, que son más eficientes que los cálculos de punto flotante.
• Para la inferencia, se utilizan operaciones INT8 o INT4 porque reducen los requisitos computacionales y de memoria sin degradar significativamente el rendimiento del modelo. Por lo tanto, el rendimiento anunciado de los aceleradores de IA a menudo se especifica en TOPS.
• Ejemplo: Una GPU podría tener un rendimiento de 200 TOPS para operaciones INT8, lo que significa que puede realizar 200 billones de operaciones con enteros por segundo.

FLOPS (Operaciones de Punto Flotante Por Segundo)

• FLOPS mide la velocidad de ejecución de las operaciones de punto flotante (FP16, FP32, FP64).
• Es crucial para el entrenamiento de LLM porque los modelos grandes requieren precisión FP16 o FP32 para cálculos precisos de pesos y gradientes.
• Ejemplo: Una GPU moderna podría tener un rendimiento de 20 TFLOPS (TeraFLOPS) FP32, lo que significa que puede realizar 20 billones de operaciones de punto flotante por segundo.
• Para modelos muy grandes (por ejemplo, GPT-4 o Gemini), también se utilizan operaciones FP16 (números de punto flotante de media precisión) y bfloat16 (BF16) porque son más rápidas y siguen siendo lo suficientemente precisas para el entrenamiento.